R hay Python: Hành trình mà bạn đang đi là gì?

R hay Python luôn là câu hỏi đặt ra đối với các bạn khi muốn bước chân vào ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo? Vậy có sự khác biệt nào giữa R và Python? Sự khác biệt đó có nằm ở bối cảnh ra đời của 2 ngôn ngữ này không? Khi Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích sử dụng rộng rãi trong khoa học máy tính và công nghệ thông tin, còn R bắt nguồn từ phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.

Sau hơn 12 năm làm lập trình và hơn 5 năm với nghề Phân tích dữ liệu bằng Python, tôi thấy rằng câu hỏi lựa chọn ngôn ngữ nào không còn quá quan trọng, mà là làm thế nào để sử dụng tốt nhất cả hai ngôn ngữ lập trình cho từng “hoàn cảnh” hay bài toán cụ thể, vì cả hai có những điểm mạnh và điểm yếu riêng. Hãy cùng Smartdata so sánh để chọn ra ngôn ngữ phù hợp cho bạn.

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình mức cao, có mục đích sử dụng rộng rãi, tập trung mạnh vào khả năng đọc mã. Python rất dễ học và là một trong những ngôn ngữ yêu thích của các lập trình viên và nhà phát triển. Trên thực tế hiện nay, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, chỉ sau Java và C++.

Các thư viện Python rất mạnh trong hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu:

Numpy: xử lý các mảng kích thước lớn.
Pandas: thao tác và phân tích dữ liệu.
Matplotlib: trực quan hóa dữ liệu.

Ngoài ra, Python đặc biệt rất phù hợp để triển khai bài toán Machine Learning (học máy) ở quy mô lớn. Nhiều thư viện Deep Learning (học sâu) và học máy chuyên biệt của nó bao gồm các công cụ như Scikit–learning, Keras hay Pytorch, cho phép các nhà khoa học phát triển, mô hình hóa và đánh giá dữ liệu phức tạp trực tiếp. Python cũng được sử dụng để tạo giao diện người dùng đồ họa và được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, MSSQL, PostgreSQL, Oracle… hay thậm chí sử dụng để phát triển ứng dụng web, lập trình mạng, máy tính khoa học, tự động hóa (Automation tool), xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý ảnh và nhiều hơn nữa.

*Top các thư viện hữu ích và được dùng nhiều nhất của Python*

Ngôn ngữ R

R là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được phát triển vào năm 1992 (sau Python 3 năm), nhằm mục đích tối ưu hóa trong phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Được phát triển vào năm 1992 (sau Python 3 năm), R có hệ sinh thái phong phú với các mô hình dữ liệu phức tạp và các công cụ để báo cáo dữ liệu. Có hơn 12.000 packages (gói) R đã có sẵn thông qua mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) để phân tích dữ liệu chuyên sâu.

R phổ biến với các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu vì nó cung cấp nhiều loại thư viện và công cụ để thực hiện những công việc sau:

Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.
Tạo hình ảnh trực quan.
Huấn luyện và đánh giá các thuật toán machine learning (học máy), deep learning (học sâu).

Vậy: R hay Python?

Điểm giống nhau:

Đều là ngôn ngữ lập trình thông dịch cấp cao, đều hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, lập trình mệnh lệnh, lập trình thủ tục.
Được sử dụng để phát triển các thuật toán.
Là mã nguồn mở và miễn phí.
Được tích hợp với các cơ sở dữ liệu như MySQL, Oracle, MSSQL, PostgreSQL, MongoDB.
Hỗ trợ làm việc với các định dạng tệp khác nhau như: CSV, Excel, XML và JSON.
Dễ sử dụng và dễ học.

Sự khác biệt chính giữa R và Python

Mặc dù R vs Python phổ biến cho một mục đích tương tự, tức là phân tích dữ liệu và học máy. Cả hai ngôn ngữ đều có các tính năng khác nhau. Mỗi ngôn ngữ cung cấp những ưu và nhược điểm khác nhau.

Đầu tiên, R tập trung vào ngôn ngữ mã hóa được xây dựng chỉ để thống kê và phân tích dữ liệu, trong khi Python có tính linh hoạt với các gói để điều chỉnh dữ liệu.

Python là một ngôn ngữ đa dạng hơn rất nhiều, giống như C ++ và Java, với cú pháp dễ đọc, dễ học. Các lập trình viên sử dụng Python để đi sâu vào phân tích dữ liệu hoặc sử dụng học máy, học sâu trong các môi trường sản xuất mở rộng.

Chúng ta hãy xem xét một số điểm khác biệt chính:

Tốc độ và Hiệu suất: Python rõ ràng là lựa chọn tốt hơn để xây dựng các ứng dụng một cách nhanh chóng. R chậm hơn một chút so với Python nhưng vẫn đủ nhanh để xử lý các hoạt động với dữ liệu lớn.
Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa không phải là thế mạnh trong Python, nhưng có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo các đồ thị và biểu đồ cơ bản. Thêm vào đó, thư viện Seaborn cho phép vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin hơn bằng Python. Tuy nhiên, R được xây dựng để chứng minh các kết quả phân tích thống kê, với mô-đun đồ họa cơ sở cho phép bạn dễ dàng tạo các biểu đồ và đồ thị cơ bản. Bạn cũng có thể sử dụng “ggplot2” cho các biểu đồ nâng cao hơn, chẳng hạn như các biểu đồ phân tán phức tạp với các đường hồi quy.
Khai phá dữ liệu: Trong Python, bạn có thể khai phá dữ liệu với Pandas – thư viện phân tích dữ liệu rất mạnh của Python. Bạn có thể lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu chỉ trong vài giây. Với R, nó được tối ưu hóa để phân tích thống kê các tập dữ liệu lớn và nó cung cấp một số tùy chọn khác nhau để khai phá dữ liệu. R giúp bạn có thể xây dựng các phân phối xác suất, áp dụng các bài kiểm tra thống kê khác nhau và sử dụng các kỹ thuật máy học và khai thác dữ liệu tiêu chuẩn.
Thu thập dữ liệu: Python hỗ trợ tất cả các loại định dạng dữ liệu, từ các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) đến JSON có nguồn gốc từ web. Bạn cũng có thể nhập bảng SQL trực tiếp vào mã Python của mình. Khi phát triển ứng dụng web, Python cho phép bạn dễ dàng lấy dữ liệu từ web để xây dựng tập dữ liệu. Ngược lại, R được thiết kế để các nhà phân tích dữ liệu nhập dữ liệu từ Excel, CSV và các tệp văn bản. Các tệp được xây dựng trong Minitab hoặc ở định dạng SPSS cũng có thể được chuyển thành khung dữ liệu R. Trong khi Python linh hoạt hơn để kéo dữ liệu từ web, các gói R hiện đại như Rvest được thiết kế để tạo webscraping cơ bản.

Các bạn có thể xem thêm các bài viết về series Python tại đây

*Pandas – thư viện được mệnh danh như “Gã khổng lồ xanh Hulk” trong vũ trụ Marvel*

Bảng so sánh R và Python:

	R	Python
Mục đích	Phân tích dữ liệu và thống kê	Phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, triển khai và đóng gói sản phẩm
Đối tượng người dùng	Sinh viên, học giả, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu	Nhà khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, lập trình viên, kỹ sư phần mềm hay thậm chí là trẻ em (Kids)
Tính linh hoạt	Dễ dàng sử dụng các thư viện có sẵn	Dễ dàng xây dựng các mô hình mới từ đầu (VD: tính toán và tối ưu hóa ma trận)
Độ thông dụng	Ít thông dụng hơn Python	Độ thông dụng chỉ đứng sau ngôn ngữ C++ và ngôn ngữ Java
Tích hợp	Chạy cục bộ	Tích hợp với nhiều ứng dụng, phần mềm khác
Độ lớn bộ dữ liệu	Làm việc với bộ dữ liệu lớn nhưng chậm hơn Python	Có thể làm việc với bộ dữ liệu lớn hơn R rất nhiều
IDE	Rstudio	Syper, Jupyter Notebook, Pycharm
Nhiệm vụ	Dễ dàng nhận được kết quả cơ bản nhất	Phù hợp để triển khai thuật toán
Thư viện phổ biến	tydiverse, ggplot2, caret, zoo…	numpy, pandas, matplotlib, spicy, scikit-learn,pytorch, TensorFlow, caret…
Ưu điểm	– Trực quan hóa có tính thẩm mỹ, đẹp mắt. – Khối lượng thư viện phong phú bao gồm cả các thư viện phục vụ mục đích thống kê.	– Jupyter Notebook giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp dễ dàng.- Có khả năng tính toán và triển khai sản phẩm.- Tốc độ xử lý nhanh- Dễ học, dễ hiểu, dễ thực hành.
Nhược điểm	– Tốc độ xử lý chậm khi làm việc với dữ liệu quá lớn.- Ban đầu học sẽ gặp nhiều khó khăn.	– Ít thư viên hơn R.- Trực quan hóa còn phức tạp, chưa có tính thẩm mỹ.

Để lựa chọn được ngôn ngữ phù hợp bạn phải dựa vào tình huống công việc của bạn. Dưới đây là một số điều cần xem xét:

Bạn đã từng làm Lập trình hay học về Công nghệ thông tin? Nhờ cú pháp dễ đọc, Python rất dễ tiếp cận. Nó được coi là một ngôn ngữ tốt để bắt đầu cho các lập trình viên. Với R, người mới có thể chạy các tác vụ phân tích dữ liệu trong vòng vài phút. Nhưng sự phức tạp của các chức năng nâng cao trong R khiến việc phát triển chuyên môn trở nên khó khăn hơn.
Yêu cầu công việc đòi hỏi thế nào? R là một công cụ thống kê được sử dụng bởi các học giả, kỹ sư và nhà khoa học mà không cần bất kỳ kỹ năng lập trình nào. Python là một ngôn ngữ sẵn sàng sản xuất được sử dụng trong nhiều quy trình công nghiệp, nghiên cứu và kỹ thuật.
Biểu đồ và đồ thị quan trọng như thế nào? Các ứng dụng của R rất lý tưởng để hiển thị dữ liệu của bạn dưới dạng đồ họa đẹp mắt. Ngược lại, ứng dụng Python dễ tích hợp hơn trong môi trường hệ thống và môi trường cần giao tiếp với các thiết bị nhúng.
Và cuối cùng, “Hành trình mà bạn đang đi là gì?” Lập trình R phù hợp hơn cho việc học thống kê, với các thư viện chưa từng có để khám phá và thử nghiệm dữ liệu. Python là lựa chọn tốt hơn nhiều dành cho nghiên cứu, khoa học dữ liệu, lập trình học máy, học sâu và các ứng dụng web, ứng dụng phần mềm quy mô lớn, đặc biệt là cho hành trình trở thành nhà phân tích dữ liệu.

R và Python đều có ưu và nhược điểm, tùy theo nó được sử dụng trong từng hoàn cảnh, bài toán cụ thể, cả hai ngôn ngữ đều cung cấp nhiều loại thư viện ứng dụng trong các trường hợp khác nhau. Python phổ biến hơn đối với các nhà khoa học dữ liệu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, ứng dụng web hay Automation Tool. R được phát triển để phục vụ chuyên sâu phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Trong khi Python là một ngôn ngữ có mục đích rộng rãi hơn nhằm phát triển và đóng gói ứng dụng. Do đó, để trả lời cho việc lựa chọn R hay Python bạn hãy trả lời câu hỏi: “Hành trình mà bạn đang đi là gì?”, khi đó bạn sẽ biết chính xác bạn lựa chọn công cụ nào sẽ tốt hơn.